به‌کارگیری وب‌کاوی در پیش‌بینی جهت قیمت سهام گروه محصولات شیمیایی در بورس اوراق بهادار

پیش‌بینی بازارها از جمله سهام به دلیل حجم بالای معاملات و نقدینگی برای محققان و سرمایه‌گذاران دارای جذابیت بوده است. توانایی پیش‌بینی جهت قیمت ما را قادر می‌سازد با کاهش ریسک و اجتناب از ضرر و زیان مالی، به بازده بالاتری دست‌یابیم. اخبار نقش مهمی در فرایند ارزیابی قیمت فعلی سهام دارد. توسعه روش‌های داده‌کاوی، هوش محاسباتی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین سبب ایجاد مدل‌های جدیدی در پیش‌بینی شده‌اند. هدف از این پژوهش ذخیره سازی اخبار خبرگزارها و استفاده از روش‌های متن کاوی و الگوریتم ماشین بردار پشیبان به منظور پیش‌بینی جهت قیمت روز آینده سهم است. بدین منظور خبرها منتشر شده در 17 خبرگزاری با استفاده از یک خزگشر موضوعی به زبان پی‌اچ‌پی ذخیره و دسته‌بندی شده است. سپس با استفاده از روش‌های متن‌کاوی و الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و کرنل‌های مختلف به پیش‌بینی جهت قیمت سهام گروه محصولات شیمیایی در بورس اوراق بهادار پرداخته می‌شود. دراین مطالعه از 300 هزار خبر در دسته‌های سیاسی و اقتصادی و قیمت‌های سهام 25 شرکت منتخب در بازه زمانی آبان تا اسفند 97 در 122 روز معاملاتی استفاده شده است. نتایج نشان می‌دهد با مدل ماشین بردار پشتیبان با کرنل خطی می‌توان به صورت میانگین 83 درصد جهت قیمت‌ها را پیش‌بینی کرد. با استفاده از کرنل‌های غیرخطی و معادله درجه 2 ماشین بردار پشتیبان صحت پیش‌بینی به صورت میانگین تا 85 درصد افزایش می‌یابد و سایر کرنل‌ها نتایج ضعیف‌تری از خود نشان می‌دهند.

using web analytics in forecasting the stock price of chemical products group in the stock exchange

the aim of this study is to investigate the effect of using variety of marketing strategies in social networks to build customers’ trust. marketing through social networks has made appropriate opportunities for companies to attract more customers. building customers' trust and attracting the customers can be mentioned as marketing challenges on these networks. so, in order to create competitive advantages, companies need to use appropriate strategies of building trust. the population of this study consists of all iranian users of social networking sites that affected by companies advertisements. also the sample size by using snowball sampling method is 446. the research method is descriptive survey research and data collection tool is questionnaire. to test hypotheses the partial least squares (pls) technique and smartpls 3 software has been used. the results show that all four variables include: transactional, relationship, database and knowledgebased marketing strategies in social networks have a significant impact to build customers’ trust. indeed, transactional strategy has negative impact on trust so the relation between this variable and dependent variable is reverse. knowledgebased marketing strategy has the most positive impact on customers’ trust.